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量的研究法の限界と弱点

By admin on 2月 14, 2021

Saunders et al.(2009)によると、研究方法は研究調査のバックボーンの役割を果たします。 定量的研究の主な目的は、データを定量化することです。 サンプル集団の意見や反応を測定することで、結果を一般化することができます。 すべての研究方法は、計画と実行という2つの大きな段階で構成されています(Younus 2014)。 したがって、この2つの段階では、コントロールできない限界がある可能性が高いことは明らかです(Simon 2011)。

対象者の不適切な表現

論文で述べられているように、対象者の不適切な表現は、研究者が望む目的や目標の達成を妨げる可能性があります。 適切なサンプリング計画を適用しても、対象者の代表性は、観測されたデータの確率分布に依存します。

例えば、20歳から30歳の女性が国際的なブランドのメイクアップ製品を使用している割合を調べるという研究があります。 この場合の対象者は、デリーに住む、専門職と非専門職の両方の経歴を持つ、上記の年齢層に属する女性です。 確率分布に基づいて抽出された人口は、デリーに住む女性の総数に対して計算する必要があります(例:7,800,615人の女性人口から400人を抽出)。 しかし、総人口に対するサンプルの数が少ないため、メイクアップ製品の種類について部分的な情報しか得られない可能性があります。

データ収集のためのリソースの不足

質的研究の方法論は、通常、大きなサンプルサイズを必要とします。 しかし、リソースが不足しているため、このような大規模な研究は不可能です。

Inability to control the environment

時には、研究者は、回答者が調査の質問に回答する環境をコントロールするという問題に直面することがあります(Baxter 2008)。

たとえば、ある調査のために、自治体が実施した開発作業に対する住民の認識についてデータを収集した場合、特定の年 (たとえば 2009 年) に発表された結果は、2015 年には陳腐化しているか、または価値が限られているでしょう。

量的調査における限られた成果

量的調査の方法では、構造化された質問票を用いて質問を行います。 そのため、研究計画書に記載されている限られた結果になります。 そのため、結果は実際に起こっていることを一般化した形で表しているとは限りません。

例えば、「あなたの上司は、あなたに挑戦する意欲を持たせてくれますか」という質問に対する答えは、「はい」「いいえ」「わからない」「強く賛成」「強く反対」のいずれかです。 しかし、マネージャーが従業員のやる気を引き出すためにどのような戦略をとっているのか、また、従業員がどのようなパラメータでやる気を感じないのか(「いいえ」と答えた場合)を知るためには、リサーチ担当者はより幅広い質問をしなければならず、クローズエンドのアンケートではやや範囲が限られます。 この種の研究は、完全な無作為化と対照群の正しい指定を確実にするために、慎重に計画されます(Morgan 1980)。 対象となる人口を代表するためには、回答者の割合が多いことが適切である。

例えば、バンガロールの5歳以下の子供を持つ親がベビーフードを購入する際の意思決定の傾向に及ぼす広告の影響を理解するためには、200人の回答者からデータを収集する必要があります。

データ分析の難しさ

定量的な研究には広範な統計分析が必要ですが、統計学のバックグラウンドを持たない研究者にとっては実行するのが難しい場合があります。 統計分析は科学的な規律に基づいているため、数学者ではない人が行うのは困難です。

定量的研究は、社会科学、教育学、人類学、心理学などでは、より複雑なものとなります。

例えば、5年生の生徒がクラス担任の先生の指導方法から感じたモチベーションのレベルを理解するためには、単なる「はい」「いいえ」では、データ収集が曖昧になり、結果として不適切なものになってしまうかもしれません。

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Requirement of extra resources to analyse the results

結果の統計的確認を成功させるための要件は、量的研究においては非常に厳しいものです。 仮説は少数の実験で証明されますが、そのため結果には曖昧さがあります。 曖昧さのない結論を得るためには、結果を何度も再検証し、改良しなければなりません(Ong 2003)。

  • Barbour, R.S., 2000. The role of qualitative research in broadening the “evidence base” for clinical practice.
  • Barbour, R.S., 2000.Journal of Evaluation in Clinical Practice, 6(2), pp.155-163.
  • Baxter, P., 2008. Qualitative Case Study Methodology:
  • Baxter, P. 2008, “Qualitative Case Study Methodology: Study Design and Implementation for Novice Researchers.
  • Bowen, G.A., 2006. Document Analysis as a Qualitative Research Method.
  • Elo, S. & Kyngäs, H., 2008. 質的コンテンツ分析のプロセス.
  • Maxwell, J.A., 2005. 質的研究デザイン。 An Interactive Approach, SAGE Publications. で入手可能です。 https://books.google.co.in/books/about/Qualitative_Research_Design.html?id=XqaJP-iehskC&pgis=1 .
  • Morgan, G., 1980. The Case for Qualitative Research. Academy of Management Journal, 5(4), pp.491-500.
  • Ong, S.-E., 2003. Mass Spectrometric-based approaches in quantitative proteomics. Methods, 29(2), pp.124-130.
  • Saunders, M., Lewis, P. & Thornhill, A., 2009. Research Methods for Business Students 5th ed., Essex, England:
  • Science, J. of D., 2001. 招待されたレビュー。 Mixed Model Methodologyを用いた複数の研究からの定量的な調査結果の統合。 Journal of Dairy Science, 84(4), pp.741-755.
  • Simon, M.K., 2011. Dissertation and scholarly research: Recipes for success, Seattle, W.A.: Dissertation Success LLC.
  • Younus, M.A.F., 2014. 研究方法論。 In Vulnerability and Adaptation to Climate Change in Bangladesh: Processes, Assessment and Effects (Springer Theses). Springer, pp.35-76. Available at: http://link.springer.com/10.1007/978-94-007-5494-2_2 .

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Priyaは、マーケティングとファイナンスを専攻し、経営学修士号を取得しています。 彼女は、データモデリング、時系列分析、様々な回帰モデル、予測、データの解釈に精通しています。 彼女は、金融、銀行、経済、マーケティングの分野で、データサイエンティスト、企業、学者を支援してきました。

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